山登り法
・最適化の方法の1つ
・任意の解から出発して、要素を変更しながら、よりよい解を探す
・よりよい解になるまで、これを繰り返す
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機械学習において
主記憶に入らないほどの学習用データを利用する場合
アウトオブコア
という
教師信号なしの学習
教師信号ありの機械学習は、あらかじめ与えられた正解から学習し、INPUTをOUTPUTへ変換するもの。
教師信号なしの機械学習は、INPUTのみが与えられ、INPUTの中にルールや、構造を発見するもの。
教師信号なしの学習では、INPUTの中に規則を見つける。
教師信号なしの学習の一つに、クラスタリングがある。これは、INPUTをグルーピングするもの。
k分割交差検証
データを、k個の同程度の大きさの無作為な部分集合
（分割データ、foldと呼ぶ）に分割する。
k=1 ～ kについて、以下を行う。
(1) k番目以外のすべての分割データを使用して
モデルの学習を行う
(2)学習したモデルで、残りのk番目の分割データを
予測した場合の誤差をみる
この標本外の誤差を用いて、モデルを評価する。
モデル推定
入力データから、共通点を見つける。
1.クラスタリング
入力データを、適切な、まとまりに分ける。
2.密度推定
データを記述できる関数があるとして、関数のパラメータをもとめる。
